如何删除merged_df中input_temp，output_temp，diff_temp，building，unit，room_no，modify_time，door_temp相等的整条数据

在Pandas DataFrame `merged_df`中，如果你想要删除那些`input_temp`, `output_temp`, `diff_temp`, `building`, `unit`, `room_no`, `modify_time`, 和 `door_temp` 列中所有值都相同的整行，可以使用`drop_duplicates`方法结合多个列来进行去重。这里假设这些列是你要考虑比较的关键列。以下是操作步骤：

1. 首先，你需要确定这些列名，创建一个包含这些列名称的列表，比如`columns_to_check = ['input_temp', 'output_temp', 'diff_temp', 'building', 'unit', 'room_no', 'modify_time', 'door_temp']`。

2. 然后，利用`duplicated()`方法对这些列进行全列重复判断，设置参数`keep=False`，这意味着保留每次出现的第一行，其余的重复行会被删除：

   duplicate_mask = merged_df[columns_to_check].duplicated(keep=False)

3. 最后，使用`loc`或者`query`功能基于这个布尔mask选择需要删除的行：

   merged_df = merged_df.loc[~duplicate_mask]

或者

   merged_df = merged_df.query('~@duplicate_mask')

这样，`merged_df`就只剩下了没有完全相同值的行。